Warum Datenteams mit Datenintegration und MCPs am besten für den Erfolg von Agentic AI aufgestellt sind

Die Entwicklung von KI-Agenten ist der erste Schritt, und es ist positiv zu sehen, dass Unternehmen diesen Weg beschreiten. Doch das ist nur der erste Schritt. Um echten Unternehmenswert zu erzielen, müssen sich diese Agenten durch robuste Integration und standardisierte Protokolle nahtlos in Ihr Datenökosystem einbinden lassen und von erfahrenen Datenteams gesteuert werden.

Die Notwendigkeit, KI-Agenten Zugriff auf Daten zu gewähren und sie mit den notwendigen Werkzeugen und Funktionen zu verbinden, hat zur Schaffung der Modellkontextprotokoll (MCP). MCP ermöglicht Agenten die Interaktion mit Tools und Datenquellen über eine gemeinsame Sprache und nutzt dabei KI von Generation zu Ausführung (dazu später mehr).

Und wer ist am besten geeignet, diese Agenten zu entwickeln und zu verwalten? Oft sind es diejenigen, die die Daten, Systeme und Arbeitsabläufe des Unternehmens bereits kennen. Ihr Wissen darüber, wie alles zusammenhängt – von Backend-Prozessen bis hin zu Geschäftsregeln – verschafft ihnen einen Vorsprung bei der Entwicklung kompetenter und zuverlässiger Agenten.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Datenteams die Datenintegration und die Ausführungsfähigkeiten von MCP nutzen können, um mithilfe von agentischer KI Erfolg zu erzielen.

Datenintegration für agentenbasierte KI: Die geheime Zutat

Ihre BI- oder Analyseplattform liefert Mehrwert, wenn sie mit hochwertigen Daten arbeitet. Dasselbe gilt für Ihre KI-Agenten.

Die Datenintegrationslösungen, die wir hier entwickelt haben, Astera Wir haben Unternehmen dabei unterstützt, unterschiedliche Datenquellen zu integrieren und Daten intuitiv aus nativen Apps, Cloud-Diensten, Datenbanken und mehr abzurufen. Dadurch konnten unsere Kunden ihre Business Intelligence (BI)- und Analyseinitiativen vorantreiben und gleichzeitig manuelle Arbeitsabläufe mithilfe von Technologien wie ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), OCR (Optische Zeichenerkennung) und Data Warehousing automatisieren.

Unternehmen, die ihr Datenmanagement optimiert haben, sind daher bestens für den Erfolg von agentenbasierter KI gerüstet. Dieselben Technologien ermöglichen KI-Agenten Echtzeitzugriff auf Unternehmensdaten, damit sie sinnvoll argumentieren, entscheiden und handeln können.

Unternehmen stehen bei der Integration von KI-Daten aufgrund von Informationssilos, uneinheitlicher Datenqualität und ineffektiven Verfahren vor Herausforderungen. Um diese Probleme zu lösen, sind strategische Veränderungen wie die Implementierung fortschrittlicher Datenmanagement-Technologien, die Förderung abteilungsübergreifender Zusammenarbeit und die Einführung eines datenzentrierten Ansatzes erforderlich.

-Mariyono Dwi & Akmal Nur Alif Akmal in „Strategische Überarbeitung: Neugestaltung der Datenintegration für eine optimale KI-Nutzung"

Model Context Protocol (MCP): Die gemeinsame Sprache

Bisher haben wir darüber gesprochen, dass der wahre Wert der agentenbasierten KI in ihrer Fähigkeit zur Interaktion und Integration mit externen Tools und Datenquellen liegt. Bis vor Kurzem geschah dies über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs). Anthropisch hat Ende letzten Jahres ein neues offenes Standardprotokoll eingeführt, das die Interaktion von Sprachmodellen mit externen Daten und Tools standardisiert.

Martin Keen MCP beschreibt es am besten so: Es ist ein USB-C-Anschluss für Ihre KI-Agenten. So wie USB-C den nahtlosen Anschluss verschiedener Peripheriegeräte an Ihren Computer ermöglicht, ermöglicht MCP dasselbe für Ihre Agenten. Es standardisiert die Verbindungen zwischen Ihren Agenten, LLMs, externen Datenquellen und Systemen.

Obwohl MCPs und APIs einige Gemeinsamkeiten aufweisen, machen grundlegende Unterschiede MCPs zur besseren Wahl für alle KI-Anwendungen. Beispielsweise sind MCPs speziell für LLMs und Agenten konzipiert, während APIs eher allgemeine Schnittstellen darstellen. Dies führt dazu, dass MCPs über Funktionen wie die dynamische Erkennung zur Laufzeit verfügen, die es Agenten ermöglicht, neue Funktionen in Echtzeit zu finden, zu integrieren und zu nutzen.

Darüber hinaus standardisieren MCPs die Schnittstelle, was bedeutet, dass jeder MCP-Server dasselbe Protokoll spricht (im Gegensatz zu APIs, die einzigartig sind und deren Protokolle zwischen den Diensten variieren).

MCP wird zum Standardprotokoll für alle Agenteninteraktionen und eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit Ihrer Agenten. Die einzige echte Herausforderung besteht darin, Ihre Datenquellen und Anwendungen optimal in Ihre Agenten-Workflows zu integrieren.

Erstellen Sie KI mit Dateningenieuren: Die richtigen Leute

Abschließend wollen wir diskutieren, wer in einem Unternehmen am besten für die Entwicklung dieser KI-Agenten geeignet ist. Unser erster Impuls könnte sein, das Entwicklerteam zu wählen, das den erforderlichen Code schreiben kann.

Dieser Ansatz untergräbt jedoch den Wert, der aus KI gezogen werden kann, da unsere technischen Ressourcen nicht unbedingt unsere Datenexperten sind. Wenn wir stattdessen Datenexperten aus verschiedenen Bereichen befähigen, Agenten zu entwickeln, machen wir KI zu einem zentralen Bestandteil des Unternehmensethos, fördern die unternehmensweite Einführung und erleichtern die wertschöpfende KI-Ideenfindung und -Umsetzung.

Da der Erfolg der Entwicklung von KI-Agenten stark von der Datenintegration und MCPs abhängt, liegt die Verantwortung bei den Dateningenieuren, Agenten-Workflows zu entwickeln, die konsistent und zuverlässig Ergebnisse liefern.

Abschließende Überlegungen

Um unsere bisherige Diskussion zusammenzufassen: Der strategische Vorteil der agentenbasierten KI liegt in:

• Integration interner Datenquellen, Systeme, Anwendungen und mehr,
• Nutzung von MCPs zur Erleichterung der Konnektivität mit externen Tools und Funktionen und
• Datenexperten werden befähigt, KI-Agenten und -Anwendungen zu entwickeln, die einen echten ROI erzielen.

Um diesen Vorteil zu nutzen, war ein neuer Ansatz für die Entwicklung von KI-Agenten und -Anwendungen erforderlich. Dies führte uns zu Astera KI-Agenten-Builder.

Bei AsteraUnternehmen können all dies über eine einheitliche, visuelle Plattform tun, mit der technische und nicht-technische Benutzer KI-Anwendungen innerhalb von Stunden erstellen, testen und bereitstellen können.

Allerdings was setzt Astera AI Agent Builder ist die Grundlage für die Datenintegration unserer Organisation. Durch die Nutzung der Funktionen von Astera DatenstapelMit dem Agent Builder können Unternehmen ihre KI-Anwendungen mühelos in interne Datenquellen, Systeme, Cloud-Ressourcen sowie externe Tools und Anwendungen integrieren.

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